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eBook 과학의 과학
현대 과학의 성취와 실패 공식을 해독하다 PDF
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소개

목차

서문 9

1부. 경력의 과학
1장. 과학자의 생산성 19
2장. h 지수 35
3장. 마태 효과 53
4장. 나이와 과학적 성취 71
5장. 무작위 영향력 규칙 89
6장. Q 인자 101
7장. 승승장구 117

2부. 협업의 과학
9장. 보이지 않는 대학 149
10장. 공저자 네트워크 161
11장. 팀 구성 173
12장. 크고 작은 팀 195
13장. 과학적 공로 209
14장. 공로 할당 229

3부. 영향력의 과학
15장. 거대한 과학 251
16장. 피인용 수 격차 271
17장. 영향력이 높은 논문 285
18장. 과학적 영향력 293
19장. 과학의 시간 차원 305
20장. 최종 영향력 323

4부. 전망
21장. 과학은 가속할 수 있는가 339
22장. 인공지능 353
23장. 과학의 편향과 인과성 369

맺음말: 모든 과학의 과학 387
부록 A1. 팀 구성 모형 391
부록 A2. 인용 수 모형 395
감사의 말 411
옮긴이의 말 415
주 419
찾아보기 441

저자 소개 4

알버트 라슬로 바라바시

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Albert-Laszlo Barabasi

헝가리 출신의 복잡계 네트워크 이론의 창시자이자 세계적 과학자로, 노스이스턴대학교 네트워크 과학학과의 로버트 그레이 닷지 교수이자 복잡계 네트워크 센터 소장이다. 바라바시의 ‘척도 없는 네트워크’ 연구는 오늘날 가장 인용 횟수가 높은 연구로 손꼽히며, 휴대 전화부터 월드와이드웹, 온라인 커뮤니티에 이르기까지 자연적·기술적·사회적 시스템에서 폭넓게 나타나는 이 현상을 설명하는 바라바시-앨버트 모형을 제안했다. 이 이론으로 죽은 개념에 새로운 날개를 단 혁명적 과학자라는 평을 받았으며, 네트워크 이론이 경제학, 사회학, 인문학, 의학, 생물학, 공학 등 모든 학문에서 폭넓게 인정받는
헝가리 출신의 복잡계 네트워크 이론의 창시자이자 세계적 과학자로, 노스이스턴대학교 네트워크 과학학과의 로버트 그레이 닷지 교수이자 복잡계 네트워크 센터 소장이다. 바라바시의 ‘척도 없는 네트워크’ 연구는 오늘날 가장 인용 횟수가 높은 연구로 손꼽히며, 휴대 전화부터 월드와이드웹, 온라인 커뮤니티에 이르기까지 자연적·기술적·사회적 시스템에서 폭넓게 나타나는 이 현상을 설명하는 바라바시-앨버트 모형을 제안했다. 이 이론으로 죽은 개념에 새로운 날개를 단 혁명적 과학자라는 평을 받았으며, 네트워크 이론이 경제학, 사회학, 인문학, 의학, 생물학, 공학 등 모든 학문에서 폭넓게 인정받는 데에 기여했다. 또한 경계를 넘나드는 다양한 관심과 해박한 지식, 독창적 논리와 대중적 흡인력으로 세계 유수 언론의 호평을 받고 있다. 『링크: 21세기를 지배하는 네트워크 과학』과 『네트워크 사이언스』등의 책이 한글로 번역되었다.

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노스웨스턴 대학교 켈로그경영대학원과 맥코믹 공과대학의 경영 및 조직학 교수이자, 노스웨스턴 복잡계 연구소(NICO)의 핵심 교수이다. 노스이스턴 대학교 물리학과에서 바라바시 교수 지도 아래 “빅데이터 시대의 통계물리학 (Statistical Physics in the Era of Big Data)”라는 주제로 박사학위를 받았다. 바라바시의 뒤를 이어 복잡계와 과학의 과학 연구 분야의 가장 촉망받는 젊은 과학자로, 복잡계 과학과 인공지능의 도구를 사용하고 개발하여 최근 과학 분야에서 폭발적으로 증가하는 데이터가 제공하는 기회와 가능성을 폭넓게 탐구하고 있다. 그의 연구는
노스웨스턴 대학교 켈로그경영대학원과 맥코믹 공과대학의 경영 및 조직학 교수이자, 노스웨스턴 복잡계 연구소(NICO)의 핵심 교수이다. 노스이스턴 대학교 물리학과에서 바라바시 교수 지도 아래 “빅데이터 시대의 통계물리학 (Statistical Physics in the Era of Big Data)”라는 주제로 박사학위를 받았다.

바라바시의 뒤를 이어 복잡계와 과학의 과학 연구 분야의 가장 촉망받는 젊은 과학자로, 복잡계 과학과 인공지능의 도구를 사용하고 개발하여 최근 과학 분야에서 폭발적으로 증가하는 데이터가 제공하는 기회와 가능성을 폭넓게 탐구하고 있다.

그의 연구는 [네이처], [사이언스], [PNAS] 등 유수 학술지와, [뉴욕 타임스]를 비롯한 거의 모든 주요 글로벌 미디어 매체에 소개되었으며, 연구와 교육에 대한 공로를 인정받아 AFOSR 젊은 연구자상, Poets & Quants 40세 이하 교수 베스트 40, 복잡계학회 주니어 과학상, 에르되시-레니 상, Thinkers50 레이더 2021등 여러 상을 수상했다.
이화여자대학교 정보통신학과를 졸업하고, 성균관대학교에서 복잡계 및 네트워크 과학으로 박사 학위를 받았다. 사회연결망과 그 연결망 내에서의 집단적 의견 형성 및 인지 편향에 대한 연구를 수행해 왔고, 특별히 불균등하게 분포된 자원, 특성, 연결망의 구조가 사회에 미치는 영향에 큰 관심을 갖고 있다. 현재 학벌 등의 개별 학자의 특성이 진로 선택에 미치는 영향과 사회에서의 집단적 의견 형성 과정 등을 연구하고 있다.
건국대학교에서 물리학과를 졸업하고, 고려대학교 대학원에서 통계물리학으로 석사학위를 받았다. 복잡계 연결망의 구조적 특징과 형성 원리, 유행의 전파, 사회적 의견 수렴 등에 관심이 있다. 대중에게 과학을 소개하는 과학커뮤니케이터로 활동하며, 과학기술인 커뮤니티 숲사이에 통계물리학 복잡계 이야기를 연재하고 있다.

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품목정보

발행일
2024년 06월 24일
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파일/용량
PDF(DRM) | 10.21MB ?
글자 수/ 페이지 수
약 448쪽 ?
ISBN13
9791189680527

출판사 리뷰

새로운 시대,
새로운 과학을 위한
매니페스토

과학자에게 전성기는 언제 찾아올까?
글로벌 공동 연구는 과연 효과가 있을까?
수많은 논문 중에 어떤 논문이 영향력을 가질까?
어떤 과학기술에 자원을 투자해야 할까?


과학으로 많은 현상을 수치화하고, 재현 가능한 패턴으로 만들어낼 수 있다면, 과학 그 자체도 그렇게 분석할 수 있을 것이다. 그리고 이를 다루는 학문 분야를 ‘과학의 과학(Science of science)’이라 부른다.

새로운 도구의 발명은 과학혁명을 견인한다. 현미경, 망원경, 유전체 배열 분석 등은 이 세상을 지각하고 측정하고 추론하는 우리의 능력을 근본적으로 변화시켰다. 지금 우리 손에 있는 최신의 도구는 막대한 양의 디지털 데이터다. 우리는 이 데이터로 과학 산업 전체의 궤적을 따라가며 그 내부의 작용을 아주 상세하게, 상당한 규모로 파악할 수 있다. 실제로 오늘날의 과학자들은 수많은 연구 논문, 프리프린트, 연구 제안서, 특허 등을 만들어 내며 상세한 자취를 남긴다. 이러한 데이터를 다루다 보니 과학의 과학이라는 새로운 다학제적 분야가 출현했다. 과학의 발전을 정량적으로 이해함으로써 과학적, 기술적, 교육적으로 상당한 가치를 발굴해 내려는 것이다.

『과학의 과학』은 총 4부로 이루어져 있다. 1부 ‘경력의 과학’에서는 과학자의 경력에 관한 일련의 질문을 파고든다. 획기적인 연구를 하는 과학자들을 조사하다 보면 자연스레 이런 궁금증이 생긴다. 과학자가 과학적 돌파구를 찾아내는 시기에 정량적인 패턴이 존재할까? 과학자의 생산성과 영향력에는 어떤 원리가 작동할까? 1부에 딸린 장들은 이 물음들에 정량적으로 답하는 동시에 어떻게 과학자를 양성할지, 그들의 과학적 성과를 어떻게 인지하고 보상할지를 탐구한다.

2부 ‘협업의 과학’에서는 과학자들이 어떻게 협력하고 팀으로 함께 일하는지를 팀 과학의 과학 (science of team science, SciTS) 영역의 문헌들을 통해 탐구한다. 예를 들어, 2016년 라이고 탐지기가 블랙홀 생성을 감지한 내용을 담은 논문의 저자는 1,000명이 넘는 반면, 1915년 11월 상대성이론 논문의 저자는 아인슈타인 혼자였다. 이 두 사건은
100년 동안 과학이 어떻게 변해왔는지 보여준다. 과학은 흔히 아인슈타인, 다윈, 스티븐 호킹 같은 천재 과학자가 나타나 ‘유레카!’의 순간을 맞이하는 혼자만의 여정처럼 생각되지만 오늘날 대부분 과학은 팀으로 이루어진다. 실제로 전체 과학과 공학 관련 발행물의 90%는 복수의 저자가 저술했다. 사실 이런 거대 협력은 과학자들에게 독특한 형태의 새로운 도전의 장이다. 왜 어떤 협업은 실패하거나 완전히 망해버릴까? 어떤 요인이 팀의 효율성을 돕거나 저해할까? 어떻게 높은 생산성을 갖는 팀을 조직할 수 있을까? 최적화된 팀 규모가 있을까? 시간이 흐르면 팀은 어떻게 진화하고 어떻게 흩어질까? 어떻게 팀 멤버십을 유지하면서 다양화할 수 있을까? 등의 질문을 다룬다.

3부 ‘영향력의 과학’에서는 과학의 ‘생산자’들이 만들어 낸 것에 초점을 맞춘다. 1676년 2월 아이작 뉴턴은 로버트 훅에게 보낸 편지에 이렇게 썼다. “내가 멀리 본 것은 거인의 어깨에 올라섰기
때문이다.” 이 글귀는 지식의 누적이라는 과학의 본질적 특징을 간결하게 담아낸다. 실제로 과학 발견은 단독으로 일어나지 않고, 기존 연구 위에 쌓아 올려진다. 과학자들이 기반으로 삼은 아이디어의 출처를 인정해 오던 관습은 인용이라는 엄격한 규범으로 자리잡았고, 과학계는 특정 논문이나 연구가 가진 과학적 영향력을 측정하는 데 피인용 수를 사용하기 시작했다. 영향력과 피인용 수 사이의 연관성은 사실 모호하다. 피인용 수가 얼마나 많아야 ‘많은’ 것일까? 피인용 수는 어떤 메커니즘으로 누적될까? 어떤 종류의 발견이 더 많이 인용될까? 어떤 논문이 미래에 얼마나 인용될지 알 수 있을까? 3부에서는 이러한 질문들에 대한 정량적인 답을 찾는다.

4부 ‘전망’에서는 과학계에서 주목을 받기 시작한 몇몇 분야를 논의하면서, 떠오르는 선구적 주제들과 다가오는 미래에 새로운 전망을 내놓을 주제들을 살펴본다. 과학을 하는 방식에 대한 이해가 실제 과학이 수행되는 방식(어떻게 지식이 발견되고, 가정이 세워지며, 실험에 우선순위가 매겨지는지)을 어떻게 변화시키는지, 그리고 이러한 변화가 과학자 개인에게 어떤 의미인지 소개한다. 나아가 다가오는 인공지능의 시대가 과학에 어떻게 영향을 주는지, 인간과 기계가 협업해 인간이나 기계 혼자서는 이룰 수 없는 빠르고 효과적인 성과를 어떻게 얻을 수 있는지를 고민한다. 또한, 과학의 과학이 잠재적인 편견을 교정하려는 현재의 시도를 넘어 어떻게 더 나아갈 수 있을지, 실행 가능한 정책 적용을 통해 어떻게 인과적인 통찰을 얻어 낼 수 있을지 등을 살펴본다.

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